SuperAPI AI 工具集找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-15 00:40
228,397 个结果
agent-browser 是面向 AI 智能体的浏览器自动化技能，隶属于 magentosh/superpowers，通过 inference.sh 运行。它底层使用 Playwright，并提供简单的 @e 引用系统来定位和操作页面元素，让智能体可以打开网页、点击元素、填写表单、拖拽、上传文件、执行 JavaScript、截图和录制视频。使用时通过 belt CLI 调用，先执行 open 打开页面并获取元素引用，再用 interact 完成交互，页面变化后需要重新 snapshot 获取新的引用，最后用 close 结束会话并取回录制视频。它还支持代理、光标指示、文件上传和会话持久化等功能，适合表单提交、搜索抓取、登录会话复用、页面截图与录屏等任务。具体收费、价格与更多限制资料中暂未提供。
中文介绍正在整理，稍后补充。
Caveman Evidence Review 是一个面向 Caveman Cloud 的只读审查技能，用于在不修改任何实验的前提下读取并解释 Caveman 证据数据。它覆盖成本、Cave Score、工作流、追踪（traces）、延迟、错误、路由与节省等维度。该技能要求以只读操作者的身份，基于当前 Caveman 数据而非仓库猜测得出结论，并明确禁止通过该技能启动、批准、取消或回滚实验。它会区分measured provider-complete list-price cost、inferred daily headroom、verified ledger savings 与 evidence cost 四类数据，不混淆或重命名。默认只查看元数据、span、时间、模型、token 计数、状态与优化器归因，除非用户明确要求，否则不拉取 prompt、completion、tool 或 artifact 负载。所有读取都限定在 Caveman 上下文所选项目，不提供组织 id。空结果只代表当前没有信号，不代表零成本或零风险；需引用 trace id 与确切时间窗口，且不能仅凭聚合数据断言因果。
Theme Factory 是一个用于为各类产出物（如幻灯片、文档、报告、HTML 落地页等）应用主题样式的工具包。它提供一套精心挑选的专业字体与配色主题集合，每个主题都包含协调的调色板（带十六进制色值）以及适用于标题和正文的字体搭配，并具有适配不同场景与受众的独特视觉风格。目前内置 10 个预设主题，包括 Ocean Depths、Sunset Boulevard、Forest Canopy、Modern Minimalist、Golden Hour、Arctic Frost、Desert Rose、Tech Innovation、Botanical Garden 和 Midnight Galaxy，均展示在 theme-showcase.pdf 中。使用时先展示主题展示文件供用户浏览，询问其选择，待用户明确确认后，读取 themes/ 目录中对应主题文件，将指定的颜色与字体一致地应用到产出物上，并确保对比度与可读性。若现有主题均不适用，还可根据输入生成自定义主题，赋予描述字体/配色含义的名称，生成后展示供审核，确认后再应用。
中文介绍正在整理，稍后补充。
caveman-discover 是 Caveman Cloud 的一个操作型技能，用于为代码仓库中的每个 LLM 工作流发现、命名并接入标签，从而使 Caveman Cloud 能按工作流（而不是把所有流量都归入一个未标记桶）来分组查看支出。它把“工作流”定义为人可以命名的一项任务，例如“回复工单”“生成夜间摘要”“运行评测套件”，而不是某种技术。该技能会从仓库入口点（HTTP/RPC 处理器、定时任务、CLI 脚本、评测/测试工具、框架内的独立 agent 或 chain）出发盘点工作流，按小写 [a-z0-9_-]、1–96 字符的 slug 语法以“任务”而非“技术”命名，先向用户提出标签表格、待批准后再改代码，并用最轻量的机制在每个调用点写入标签。它支持 Caveman SDK、原始 provider SDK（OpenAI/Anthropic/LangChain/LiteLLM/Vercel）、被包装的编码 agent 以及原始 HTTP 等接入方式，重跑于已标记仓库时应无任何变化。该技能由操作者主动调用；未标记流量的 Cave Plan 观察仅供审阅，不会创建建议文件、提案或 Draft PR，也不会推断遥测已选中某调用点或授权修改。
AI Music 是一个通过 RunComfy CLI 生成 AI 音乐的技能，可在 RunComfy 音乐模型目录中智能路由。它支持从零生成人声歌曲、器乐、广告短曲、游戏循环和多语言翻唱，也支持对已有音频进行局部重绘（inpaint）和前后延展（outpaint）。技能根据用户意图在 ElevenLabs AI Music Generation（44.1 kHz 立体声、分段控制、商业友好，$0.0083/秒）与 ACE Step / ACE Step 1.5（开源、支持 50+ 语言人声，$0.0002–$0.0003/秒）之间选择合适模型，并给出对应的 runcomfy run 调用方式。安装通过 npx skills add agentspace-so/runcomfy-agent-skills --skill ai-music -g，CLI 可用 npm i -g @runcomfy/cli 或 npx -y @runcomfy/cli，登录使用 runcomfy login 或设置 RUNCOMFY_TOKEN 环境变量。
write-swift 是一个关于如何以 Swift 语言期望的方式编写现代 Swift 的技能，内容更新至 Swift 6.4。它围绕“渐进式披露”这一核心理念，给出从值类型建模、错误与可选值处理、并发模型、Sendable 与数据共享、结构化并发、SwiftUI 并发、协议与泛型等主题的实践规则。工具链基线为 Swift 6.3，并发指导基于 Swift 6.2 模型。该技能强调默认使用最简单、最静态、单线程的方案，仅在能说明理由时才引入并发、引用语义、存在类型或不安全指针等更复杂的机制。
caveman-manage 是 Caveman Cloud 实验生命周期管理与安全阻断技能，用于检查实验状态、结果与证据，并在满足条件时给出启动、批准、取消或回滚建议。它把每一次生命周期变更视为生产控制动作：先读取当前状态和实验结果，再给出一个受支持的推荐或阻断。当前 agent MCP 被有意设计为只读，因为 control-api 尚未原子化地强制执行完整的生命周期状态转换表和证据门禁。该技能包含多条不可协商的门禁：审查、检查、解释或推荐请求只授权读取；结果待定、缺少必需护栏或证据报告违规的实验永不批准；实验提升永不转换为 verified_savings，只有活跃真实流量加上提供商因果、提供商完整的账本证据才能做到；绝不提供组织 id；即使用户事后批准，也绝不执行生命周期变更，因为 <action>:<experiment_id> 字符串可由 agent 生成，不构成人类意图证明；未知状态与服务器错误一律失败关闭并报告确切的 cave_snake_code。使用流程为加载项目与实验、评估证据、提出单一动作建议、阻断不安全执行，并在外部操作者执行后重新读取状态。适合需要在生产语境下谨慎审查 Caveman 实验、避免越权批准的场景。
这是一个通过 RunComfy CLI 调用云端图像模型目录的技能，用于文生图（t2i）和图生图/编辑（i2i）。它内置了 11 个以上模型的选型指引、参数 schema、提示词模式与具体的 runcomfy run 调用命令，覆盖 FLUX 2、Nano Banana、GPT Image 2、Seedream、Dreamina、Qwen Image、Wan、Z-Image 等系列，支持一个账号完成登录、生成与编辑。
中文介绍正在整理，稍后补充。
该技能通过 RunComfy CLI 调用 RunComfy 视频模型目录，实现文生视频、图生视频与视频延长。它按用户意图在多个模型间路由，例如默认的 HappyHorse 1.0（原生同步音频）、Kling 3.0 4K、Seedance v2、Wan 2-7（音频驱动口型同步）、Veo 3-1（物理准确、物体恒存）等，并为每个模型提供提示词模式与对应的 runcomfy run 调用示例。安装方式为 npm i -g @runcomfy/cli 或 npx -y @runcomfy/cli，登录后通过 runcomfy run <model_id> --input '{...}' --output-dir ./out 生成视频。适用于社交媒体竖屏、品牌产品旋转、电影感广告、多镜头角色叙事、对话口型同步及延长已有视频等场景。
这是一个运行在 RunComfy 平台上的图生视频（image-to-video）技能，本质上是一个智能路由：它根据用户的实际意图，在 RunComfy 模型目录中挑选合适的 i2v 模型。可选模型包括 HappyHorse 1.0 I2V（默认，适合人像、产品与通用动画，支持原生同步环境音）、Wan 2.7（配合 audio_url 实现自定义配音唇形同步与多语言配音）以及 Seedance 2.0 Pro（多模态，支持图像+参考视频+参考音频组合）。技能通过 RunComfy CLI 调用，需先安装 CLI 并登录账号，提供源图 URL 后即可生成视频。
中文介绍正在整理，稍后补充。
中文介绍正在整理，稍后补充。
TypeSafe 是一套把 AI 智能拆解为可编程原语的开发方式：将小型、聚焦的“判断”单元组合成更大的能力。其 System One 模型返回快速、聚焦的判断结果，供软件直接消费。旗舰模型 Jev 理解自然语言，返回带类型的答案与概率，而不是生成文本或推理说明。工作流由代码掌控，模型只在普通代码需要语义理解的地方提供可编程的“常识”。该技能提供使用方向，实时文档才是概念、提示指南、API 契约、SDK 用法、模型、限制与示例的权威来源。
中文介绍正在整理，稍后补充。
Caveman 是一个保持字节不变的 LLM 代理网关。caveman-setup 用于将现有代码仓库接入 Caveman Cloud 网关，使每一次 LLM 请求都被计量，同时不改变应用行为。它只做记录模式的接入，不启用任何优化，也不产生任何节省声明。适用场景是希望统计 LLM 调用开销的仓库集成工作。
obsidian-markdown 是一个用于创建和编辑 Obsidian 风格 Markdown 的技能，适用于处理 .md 文件。它在标准 Markdown（标题、加粗、斜体、列表、引用、代码块、表格）之外，专门覆盖 Obsidian 的扩展语法，包括 wikilinks、嵌入、标注（callouts）、属性（properties）、注释等。资料说明该技能只处理 Obsidian 专有扩展，常规 Markdown 属于前提知识。使用该技能可以按工作流创建 Obsidian 笔记：在文件顶部添加含属性的 frontmatter，用标准 Markdown 组织结构，使用 [[wikilink]] 链接库内笔记或使用标准 Markdown 链接指向外部 URL，用 ![[embed]] 语法嵌入其他笔记、图片或 PDF，使用 > [!type] 添加标注，最后在 Obsidian 阅读视图中验证渲染。资料还详细列出 wikilinks、嵌入、callouts、属性、标签、注释、高亮、LaTeX 数学、Mermaid 图表、脚注等语法示例，并配有完整的笔记示例。适用于需要维护 Obsidian 知识库、编写库内互链笔记、使用 Obsidian 扩展语法进行内容组织的场景。
这是一个代码审查技能，用于对 HEAD 与用户指定固定点之间的差异进行双轴审查。固定点可以是提交、分支、标签或合并基点。两个审查轴分别为：标准（代码是否符合仓库中记录的编码标准）与规格（代码是否忠实实现了原始 issue、PRD 或规格）。两个轴作为并行子智能体运行，避免相互污染上下文，随后由该技能汇总各自发现。使用时需要用户提供固定点，若文档中缺少 issue tracker 说明会提示运行相应设置命令。该技能还内置一套 Fowler 代码坏味道基线，在仓库无文档标准时也适用，并明确仓库标准优先、坏味道仅为判断性启发式。
落地页转化审计技能（Landing Page Conversion Audit）：用于审查已上线（或原型）的落地页、销售页或结账页，找出影响付费流量转化率的转化漏洞，并返回一份按预期收入影响排序的修复清单。适用场景包括：被要求"审查我的落地页"、"为什么转化率这么低"、正在投放付费流量且 CPA 高于目标、在放大广告预算前尚未审计过页面、结账页加购到付款流失严重等。该技能强调不要返回泛泛的"多加社会证明"式建议，每条发现必须指出具体元素、失效模式以及应改成的具体内容。
Website to HyperFrames 是一个将网站捕获并转化为 HyperFrames 视频的工作流技能。当用户提供网址并希望生成视频时使用，例如「捕获这个网站」、「把它变成一个 15 秒的 Instagram 社交广告」或「制作一个 30 秒的产品导览」。该流程包含 7 个步骤：捕获并理解品牌、生成品牌识别（DESIGN.md）、确定策略与信息、故事板与脚本、配音与时间轴及字幕、构建合成页面、验证与交付。每个步骤都会产出一个产物作为下一步的门槛。默认协作为主，标记为 💬 的环节会暂停并询问用户偏好；若用户表示自主模式，偏好类门槛可跳过，但质量校验门槛（资产审核、逐节 HTML 阅读、完成度检查清单、诚实披露）不可跳过。最终交付本地 Studio 项目 URL，仅在用户明确要求时才渲染为 MP4。视频格式支持横屏 1920x1080、竖屏 1080x1920、方形 1080x1080。
中文介绍正在整理，稍后补充。
Sales Funnel Blueprint 是一个用于把单一报价转化为多步骤销售漏斗规格文档的技能。它产出可直接交给开发者或智能体实施的漏斗方案，内容包括页面结构、价格阶梯、文案大纲以及每一步必须达成的指标。适用于规划线上销售、发布活动、引流磁铁、Tripwire、网络研讨会或 VSL 流程，也适用于把现有单页扩展为多步骤漏斗。该技能会在设计前先确定报价与价格点、流量来源、认知水平、履约方式和现有资产这五项输入，再据此选择漏斗形态（直接报价、Tripwire、引流磁铁、VSL、申请制或店铺漏斗），逐页输出规格块，并标出启动前必须埋点的转化事件与归因参数。它不适用于已有页面但转化不佳的情况（应改用落地页转化审计），也不适用于仅需联系表单或宣传站点的场景。